专栏名称: 双碳情报

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国际科研团队利用机器学习提高CO₂电化学转化性能

双碳情报 · 公众号 · 科技自媒体互联网安全 · 2024-11-19 11:02

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由中国科学院文献情报系统双碳战略研究团队运营的“双碳情报”公众号正式上线！重点跟踪报道主要国家和重要组织双碳相关战略规划、政策法规、发展路线图、重大计划、重点项目等动态讯息，监测分析双碳领域国际前沿科技热点和发展态势。

国际科研团队利用机器学习提高CO₂电化学转化性能

深共晶电解质（DEEs）由于其可调节的缓冲容量，在电化学系统中具有较大应用前景。10月21日，来自马来亚大学、沙特国王大学和皇家墨尔本理工大学的科研人员利用机器学习算法研究了CO₂电化学还原反应（CO₂RR）在缓冲容量约为10.21 mol/pH深共晶电解质中的性能，该研究旨在最大限度地减少析氢反应（HER），并使CO₂RR反应在膜电解槽中占主导地位。研究结果表明，通过集成和K近邻算法学习CO₂RR数据集，实现了超过99%的预测准确率。通过叠加预测和实验数据，对模型进行了直观和定量的验证。诊断和SHAP分析突出了梯度升压集成算法，研究预测银电极上CO₂^●−或K₂CO₃的生成的渐近电流密度分别为-4.114 mA/cm²或-13.340 mA/cm²，转换频率（TOF）分别为3.79×10¹⁰ h^-1或12.30×10¹⁰h^-1。这些结果既考虑了准确性，又考虑了防止过度拟合的稳健性，为优化未来的非水电解质提供了机会，便于在工业相关电流密度下进行TOF测量。

来源：Scientific Reports. Reaching machine learning leverage to advance performance of electrocatalytic CO₂ conversion in non-aqueous deep eutectic electrolytes^[1]

[1]https://www.nature.com/articles/s41598-024-74893-5

（秦阿宁）

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